基于伪成对标签的深度无监督哈希学习

无监督的深度哈希学习方法由于缺少相似性监督信息,难以获取高质量的哈希编码.因此,文中提出端到端的基于伪成对标签的深度无监督哈希学习模型.首先对由预训练的深度卷积神经网络得到的图像特征进行统计分析,用于构造数据的语义相似性标签.再进行基于成对标签的有监督哈希学习.在两个常用的图像数据集CIFAR-10、NUS-WIDE上的实验表明,经文中方法得到的哈希编码在图像检索上的性能较优.     

基于深度多相似性哈希方法的遥感图像检索

哈希方法由于低存储、高效率的特性而被广泛应用于遥感图像检索领域。面向遥感图像检索任务的无监督哈希方法存在伪标签不可靠、图像对的训练权重相同以及图像检索精度较低等问题,为此,提出一种基于深度多相似性哈希（DMSH）的遥感图像检索方法。针对优化伪标签和训练关注度分别构建自适应伪标签模块（APLM）和成对结构信息模块（PSIM）。APLM采用K最近邻和核相似度来评估图像间的相似关系,实现伪标签的初始生成和在线校正。PSIM将图像对的多尺度结构相似度映射为训练关注度,为其分配不同的训练权重从而优化深度哈希学习。DMSH通过Swin Transformer骨干网络提取图像的高维特征,将基于语义相似矩阵的伪标签作为监督信息以训练深度网络,同时网络在两个基于不同相似度设计的模块上实现交替优化,充分挖掘图像间的多种相似信息进而生成具有高辨识力的哈希编码,实现遥感图像的高精度检索。实验结果表明,DMSH在EuroSAT和PatternNet数据集上的平均精度均值较对比方法分别提高0.8%～3.0%和9.8%～12.5%,其可以在遥感图像检索任务中取得更高的准确率。     

自监督深度离散哈希图像检索

目的 基于深度学习的图像哈希检索是图像检索领域的热点研究问题。现有的深度哈希方法忽略了深度图像特征在深度哈希函数训练中的指导作用,并且由于采用松弛优化,不能有效处理二进制量化误差较大导致的生成次优哈希码的问题。对此,提出一种自监督的深度离散哈希方法（self-supervised deep discrete hashing,SSDDH）。方法 利用卷积神经网络提取的深度特征矩阵和图像标签矩阵,计算得到二进制哈希码并作为自监督信息指导深度哈希函数的训练。构造成对损失函数,同时保持连续哈希码之间相似性以及连续哈希码与二进制哈希码之间的相似性,并利用离散优化算法求解得到哈希码,有效降低二进制量化误差。结果 将本文方法在3个公共数据集上进行测试,并与其他哈希算法进行实验对比。在CIFAR-10、NUS-WIDE（web image dataset from National University of Singapore）和Flickr数据集上,本文方法的检索精度均为最高,本文方法的准确率比次优算法DPSH（deep pairwise-supervised hashing）分别高3%、3%和1%。结论 本文提出的基于自监督的深度离散哈希的图像检索方法能有效利用深度特征信息和图像标签信息,并指导深度哈希函数的训练,且能有效减少二进制量化误差。实验结果表明,SSDDH在平均准确率上优于其他同类算法,可以有效完成图像检索任务。     

深度非对称离散跨模态哈希方法

大多数深度监督跨模态哈希方法采用对称的方式学习哈希码,导致其不能有效利用大规模数据集中的监督信息;并且对于哈希码的离散约束问题,常采用的基于松弛的策略会产生较大的量化误差,导致哈希码次优。针对以上问题,提出深度非对称离散跨模态哈希（DADCH）方法。首先构造了深度神经网络和字典学习相结合的非对称学习框架,以学习查询实例和数据库实例的哈希码,从而更有效地挖掘数据的监督信息,减少模型的训练时间;然后采用离散优化算法逐列优化哈希码矩阵,降低哈希码二值化的量化误差;同时为充分挖掘数据的语义信息,在神经网络中添加了标签层进行标签预测,并利用语义信息嵌入将不同类别的判别信息通过线性映射嵌入到哈希码中,增强哈希码的判别性。实验结果表明,在IAPR-TC12、MIRFLICKR-25K和NUS-WIDE数据集上,哈希码长度为64 bit时,所提方法在图像检索文本时的平均精度均值（mAP）较近年来提出的先进的深度跨模态检索方法——自监督对抗哈希（SSAH）分别高出约11.6、5.2、14.7个百分点。     

面向Web图像检索的基于语义迁移的无监督深度哈希

当前主流的Web图像检索方法仅考虑了视觉特征,没有充分利用Web图像附带的文本信息,并忽略了相关文本中涉及的有价值的语义,从而导致其图像表达能力不强。针对这一问题,提出了一种新的无监督图像哈希方法——基于语义迁移的深度图像哈希（semantic transfer deep visual hashing,STDVH）。该方法首先利用谱聚类挖掘训练文本的语义信息;然后构建深度卷积神经网络将文本语义信息迁移到图像哈希码的学习中;最后在统一框架中训练得到图像的哈希码和哈希函数,在低维汉明空间中完成对大规模Web图像数据的有效检索。通过在Wiki和MIR Flickr这两个公开的Web图像集上进行实验,证明了该方法相比其他先进的哈希算法的优越性。     

一种等量约束聚类的无监督蒸馏哈希图像检索方法

为了进一步降低无监督深度哈希检索任务中的伪标签噪声,提出了一种等量约束聚类的无监督蒸馏哈希图像检索方法。该方法主要分为两个阶段,在第一阶段中,主要对无标签图像进行软伪标签标注,用于第二阶段监督哈希特征学习,通过所提等量约束聚类算法,在软伪标签标注过程中可以有效降低伪标签中的噪声;在第二阶段中,主要对学生哈希网络进行训练,用于提取图像哈希特征。通过所提出的无监督蒸馏哈希方法,利用图像软伪标签指导哈希特征学习,进一步提高了哈希检索性能,实现了高效的无监督哈希图像检索。为了评估所提方法的有效性,在CIFAR-10、FLICKR25K和EuroSAT三个公开数据集上进行了实验,并与其他先进方法进行了比较。在CIFAR-10数据集上,与TBH方法相比,所提方法检索精度平均提高12.7%;在FLICKR25K数据集上,与DistillHash相比,所提方法检索精度平均提高1.0%;在EuroSAT数据集上,与ETE-GAN相比,所提方法检索精度平均提高16.9%。在三个公开数据集上进行的实验结果表明,所提方法能够实现高性能的无监督哈希检索,且对各类数据均有较好的适应性。     

基于相关度距离的无监督并行哈希图像检索

针对传统无监督哈希图像检索模型中存在图像数据之间的语义信息学习不足,以及哈希编码长度每换一次模型就需重新训练的问题,提出一种用于大规模图像数据集检索的无监督搜索框架——基于相关度距离的无监督并行哈希图像检索模型。首先,使用卷积神经网络（CNN）学习图像的高维特征连续变量;然后,使用相关度距离衡量特征变量构建伪标签矩阵,并将哈希函数与深度学习相结合;最后,在哈希码生成时使用并行方式逐步逼近原始视觉特征,达到一次训练生成多长度哈希码的目的。实验结果表明,该模型在FLICKR25K数据集上对16 bit、32 bit、48 bit和64 bit的4种不同哈希码的平均精度均值（mAP）分别为0.726、0.736、0.738和0.738,与SSDH模型相比分别提升了9.4、8.2、6.2、7.3个百分点;而在训练时间方面,该模型与SSDH模型相比减少6.6 h。所提模型在大规模图像检索时能够有效缩短训练时间、提升检索精度。     

FP-CNNH:一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法

在大数据时代,图像检索技术在大规模数据上的应用是一个热门的研究领域。近年来,大规模图像检索系统中, 图像哈希算法 由于具备提高图像的检索效率同时减少储存空间的优点而受到广泛的关注。现有的有监督学习哈希算法存在一些问题,主流的有监督的哈希算法需要通过图像特征提取器获取人为构造的图像特征表示,这种做法带来的图像特征损失影响了哈希算法的效果,也不能较好地处理图像数据集中语义的相似性问题。随着深度学习在大规模数据上研究的兴起,一些相关研究尝试通过深度神经网络进行有监督的哈希函数学习,提升了哈希函数的效果,但这类方法需要针对数据集人为设计复杂的深度神经网络,增大了哈希函数设计的难度,而且深度神经网络的训练需要较多的数据和较长的时间,这些问题影响了基于深度学习的哈希算法在大规模数据集上的应用。针对这些问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法,该算法通过设计优化问题的求解方法以及使用预训练的大规模深度神经网络,提高了哈希算法的效果,同时明显地缩短了复杂神经网络的训练时间。根据在不同图像数据集上的实验结果分析可知, 与现有的基准算法相比,提出的算法在哈希函数训练效果和训练时间上都具有较大的提高。     

稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

具备高层语义特征的离散哈希图像检索算法

深度哈希在图像搜索领域取得了很好的应用，然而，先前的深度哈希方法存在语义信息未被充分利用的局限性。开发了一个基于深度监督的离散哈希算法，假设学习的二进制代码应该是分类的理想选择，成对标签信息和分类信息在一个框架内用于学习哈希码，将最后一层的输出直接限制为二进制代码。由于哈希码的离散性质，使用交替最小化方法来优化目标函数。该算法在三个图像检索数据库CIFAR-10、NUS-WIDE和SUN397中进行验证，其准确率优于其他监督哈希方法。     

面向遥感影像的深度语义哈希检索

目的 哈希检索旨在将海量数据空间中的高维数据映射为紧凑的二进制哈希码,并通过位运算和异或运算快速计算任意两个二进制哈希码之间的汉明距离,从而能够在保持相似性的条件下,有效实现对大数据保持相似性的检索。但是,遥感影像数据除了具有影像特征之外,还具有丰富的语义信息,传统哈希提取影像特征并生成哈希码的方法不能有效利用遥感影像包含的语义信息,从而限制了遥感影像检索的精度。针对遥感影像中的语义信息,提出了一种基于深度语义哈希的遥感影像检索方法。方法 首先在具有多语义标签的遥感影像数据训练集的基础上,利用两个不同配置参数的深度卷积网络分别提取遥感影像的影像特征和语义特征,然后利用后向传播算法针对提取的两类特征学习出深度网络中的各项参数并生成遥感影像的二进制哈希码。生成的二进制哈希码之间能够有效保持原始高维遥感影像的相似性。结果 在高分二号与谷歌地球遥感影像数据集、CIFAR-10数据集及FLICKR-25K数据集上进行实验,并与多种方法进行比较和分析。当编码位数为64时,相对于DPSH（deep supervised Hashing with pairwise labels）方法,在高分二号与谷歌地球遥感影像数据集、CIFAR-10数据集、FLICKR-25K数据集上,mAP（mean average precision）指标分别提高了约2%、6%7%、0.6%。结论 本文提出的端对端的深度学习框架,对于带有一个或多个语义标签的遥感影像,能够利用语义特征有效提高对数据集的检索性能。     

Selecting a hashing algorithm

Hashing is so commonly used in computing that one might expect hash functions to be well understood, and that choosing a suitable function should not be difficult. The results of investigations into the performance of some widely used hashing algorithms are presented and it is shown that some of these algorithms are far from optimal. Recommendations are made for choosing a hashing algorithm and measuring its performance.     

Extendible hashing with overflow

We define a strategy of including an overflow capability into extendible hashing (EXHASH). We show that both an O(1) expected access cost and an O(N) expected storage cost are achieved by using this mechanism.     

Optimal bounded disorder

In this paper we present for the Bounded Disorder file organization a model that relates the secondary overflow bucket size to the primary bucket size of the data nodes (supposedly different from that of overflow) and the whole size of a data node, by considering the tree index. This result is obtained by minimizing the cost of inserting data into the structure and enables to compute the optimal overflow bucket size. Both the normal and partial expansion cases are considered and a model for the optimal relation of the parameters involved is developed.     

Bloom Filter及其应用综述

Bloom Filter对数据集合采用一个位串表示并能有效支持集合元素的哈希查找操作。本文对Bloom Filter及其改进型进行了综述性分析研究．探讨了它的实用性。较为详细地阐述了它在P2P网络文件存储系统OceanStore和文本检索系统中的应用情况。最后指出了进一步的研究方向。     

The design and implementation of dynamic hashing for sets and tables in icon

Two key features in the Icon programming language are tables and sets. An Icon program may use one large set or table, or thousands of small ones. To improve space and time performance for these diverse uses, their hashed data structures were reimplemented to dynamically resize during execution, reducing the minimum space requirement and achieving constant-time access to any element for virtually any size set or table. The implementation is adapted from Per-Åke Larson's dynamic hashing technique by using well-known base-2 arithmetic techniques to decrease the space required for small tables without degrading the performance of large tables. Also presented are techniques to prevent dynamic hashing from interfering with other Icon language features. Performance measurements are included to support the results.     

Accurate discovery of co-derivative documents via duplicate text detection

Documents are co-derivative if they share content: for two documents to be co-derived, some portion of one must be derived from the other, or some portion of both must be derived from a third document. An existing technique for concurrently detecting all co-derivatives in a collection is document fingerprinting, which matches documents based on the hash values of selected document subsequences, or chunks. Fingerprinting is hampered by an inability to accurately isolate information that is useful in identifying co-derivatives. In this paper we present spex, a novel hash-based algorithm for extracting duplicated chunks from a document collection. We discuss how information about shared chunks can be used for efficiently and reliably identifying co-derivative clusters, and describe deco, a prototype package that combines the spex algorithm with other optimisations and compressed indexing to produce a flexible and scalable co-derivative discovery system. Our experiments with multi-gigabyte document collections demonstrate the effectiveness of the approach.     

基于散列表存储结构的两关系自然连接算法设计

本文详细学述数据库的散列表存储结构，并对建立在此存储结构基础上的连接算法进行了详细的描述。     

反映人的认知习惯的商品检索方法

目的 便捷的商品检索是用户网络购物体验良好的关键环节。由于电商对商品描述方式的规范性要求以及用户对商品属性理解差异等问题，基于关键词的检索方法在商品检索的应用并不理想。近年来，以图搜图的检索方式在各大电商平台上得到越来越多的应用，但检索结果往往不尽如人意。为此，提出了一种新的检索思路，从商品外观设计特征出发，将人们对商品的认知模式引入到商品图片的检索过程，从而获得更符合人们预期的检索结果。方法 以时尚女包商品为例，在分析设计师的设计规范的基础上，将外观设计特征分解为形状特征、颜色特征和设计元素特征。利用深度卷积神经网络建模、提取特征，并使用哈希方法和Top3类内检索算法加快检索速度。结果 利用建立的商品数据集构建3个对应的特征模型，并进行分类识别和图像检索实验。结果表明，各个模型Top1的识别准确率均小于95%，而Top3的识别准确率均在98.5%以上；商品检索速度加快了将近3.5倍。实验及用户调查结果表明，本文提出的检索方法与淘宝、百度图片等基于图像的检索工具相比，检索结果更为多样，与原图像相似度更高。结论 本文提出的从商品外观设计规范出发、与人的认知模式相结合的商品检索方法，更能满足用户的检索意图，可用于时尚女包商品检索，对基于图像的其他商品的检索方法的研究具有借鉴意义。